应用pyqt库，然后在matplotlib创建subplots上建立8个复选框，并实时返回勾选的结果

在Python中，你可以使用PyQt库创建用户界面元素，如QApplication、QWidget等，而Matplotlib主要用于数据可视化。为了在Matplotlib的Subplot上添加8个复选框并实现实时反馈，你需要结合这两个库。首先安装所需的库：

pip install PyQt5 matplotlib numpy

下面是一个简单的示例，展示如何使用PyQt和Matplotlib创建这样的界面：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QLabel
from PyQt5.QtCore import pyqtSlot
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.backends.backend_qt5agg as FigureCanvasQTAgg

class CheckboxPlot(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(6, 8))
        self.canvas = FigureCanvasQTAgg.FigureCanvas(self.fig)
        
        # 创建复选框
        self.checkboxes = []
        for i in range(8):
            ax = axs.flat[i]
            checkbox = QCheckBox(ax.get_title())
            checkbox.stateChanged.connect(lambda state: self.update_plot(state, i))
            ax.set_facecolor('lightgray')
            ax.add_artist(checkbox)
            self.checkboxes.append((ax, checkbox))

        layout = QVBoxLayout()
        layout.addWidget(self.canvas)
        self.setLayout(layout)

        self.update_plot()

    @pyqtSlot(int, int)
    def update_plot(self, state, index):
        if state == Qt.Checked:
            self.checkboxes[index][0].set_facecolor('white')
        else:
            self.checkboxes[index][0].set_facecolor('lightgray')

    def show(self):
        self.showMaximized()

if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    plot_app = CheckboxPlot()
    plot_app.show()
    sys.exit(app.exec_())

在这个例子中，我们创建了一个包含8个复选框的小窗口，每个复选框对应子图的标题。当用户点击复选框时，相应的子图背景颜色会变化，模拟了实时反馈。